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RSS订阅原创 没有深度学习之前的图像检测
在没有深度学习的时候也是可以识别人脸的 ，利用Haar的级联检测传统的方式在遮挡严重，倾斜严重，肤色差严重的情况下识别不出来这种方式的图像分割还是传统的，利用深度学习可以实现语义分割。关于如何切直方图是很有讲究的，比较著名的方法是OTSU大津算法：https://baike.baidu.com/item/otsu/16252828先定义一个区域，然后一点一点往进加，扩大范围，在...
2019-04-25 17:35:23
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原创 图像特征与描述
不利于图片描述极值点对应边缘点，但是小幅振动有可能是噪声造成，要仔细甄别可以用高斯差分来代替拉普拉斯。高斯差分：同样尺寸，但是通过不同的高斯核进行卷积之后的差值。...
2019-04-21 12:30:08
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原创 图像特征（二）
这里判断极值点，不仅要比同层的周围点要大，同时也要比相邻两层同区域的点值要大主方向是用来解决旋转不变性的问题这里最后得到的图像表达的意义是：该点基于其主方向上的周围领域的特征描述Haar小波——Harr特征可以将SIFT速度提高3倍，主要区别是SIFT在计算式用到了Hassin矩阵，增加了计算量*...
2019-04-21 12:29:34
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原创 图像预处理
逆光图利用CLAHE后的效果图像连续化的时候可以用到重点内容均值滤波效果并不好，比如在去除椒盐噪音的过程中，几乎是没有什么帮助高斯滤波平滑高斯滤波/卷积，模拟人眼特性：离关注中心越远，感受精度越模糊有明显亮度梯度的：拉普拉斯滤波：满足全部卷积核元素之和为0示例：中间的图就是拉普拉斯滤波图，两个相减之后就能凸显细节，即就是锐化。CNN中目标检测的时候，目...
2019-04-17 21:31:03
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原创 卷积层和池化层之后图片尺寸改变
最近碰到的总是TF中的参数问题，其中一个padding的参数值设置觉得比较重要。tf中padding提供两种填充方式：VALID和SAME。对于VALID，输出的形状计算如下：对于SAME，输出的形状计算如下：其中，WW为输入的size，F为filter的size，S为步长，向上取整。因为网上很多文章在讲的时候是按照一维二维区分开的，一维中填充先判定填充数是否为奇数，如果是奇数的话多出...
2019-04-11 11:37:33
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转载 tf.nn.conv2d用法简介
转载自http://www.cnblogs.com/welhzh/p/6607581.html收藏学习用tf.nn.conv2d是TensorFlow里面实现卷积的函数，参考文档对它的介绍并不是很详细，实际上这是搭建卷积神经网络比较核心的一个方法，非常重要tf.nn.conv2d(input, filter, strides, padding, use_cudnn_on_gpu=None, ...
2019-04-09 16:16:48
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原创 TensorFlow基本语法
最近开始接触TensorFlow，感觉它的语法还是比较繁琐的。把TensorFlow里面和python差别很大的地方笔记一下：#定义一个常量hello = tf.constant('Hello,Tensorflow')a = tf.constant(10)#定义一个变量x = tf.Variable(tf.zeros[4,4])init = tf.initalize_all_var...
2019-03-31 22:17:09
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原创 爬虫函数间的传值（行政规划字段爬取）
多层级网页爬取并进行值传递，一定要用item去传，不然会传乱！！！！！！爬取行政区划，按照省市县区街道的顺序保存记录。代码和效果图如下：其他py文件就不再赘述了。数据库结果图如下：694697条数据。运行时间1.5h顺带爬了一下2018年的数据，687150条数据8：34am ~10:58pm...
2019-03-14 16:31:40
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空空如也
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